Question

我们目前正在评估OjAlgo库，以替代用于SVD计算的通用数学库。对于以下输入，OjAlgo的奇异值与commons-math之间存在差异。

我已经使用OjAlgo 47.1.2并使用了develop分支的最新代码，但输出仍然相同。这是一个错误

double[][] olsColumns = { { 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 },
                { 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0 },
                { 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0 },
                { 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0 }, { 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0 },
                { 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 },
                { 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 },
                { 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0 }, { 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0 },
                { 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0 } };
        double[] observationVector = {26.0, 12.0, 9.0, 18.0, 16.0, 17.0, 24.0, 32.0, 30.0, 21.0, 16.0, 12.0, 21.0, 16.0};

//OjAlgo


        final PrimitiveDenseStore tmpOriginal = PrimitiveDenseStore.FACTORY.rows(olsColumns);
        SingularValue<Double> tmpSVD = SingularValue.make(tmpOriginal);
        tmpSVD.decompose(tmpOriginal);
        double[] singularValues = tmpSVD.getSingularValues().toRawCopy1D();

        System.out.println("Singular values" + Arrays.toString(singularValues));

//Commons-Math

        RealMatrix newPredM = new Array2DRowRealMatrix(olsColumns);
        SingularValueDecomposition svd = new SingularValueDecomposition(newPredM);
        System.out.println("Singular values" + Arrays.toString(svd.getSingularValues()));

OjAlgo输出奇异值[4.000000000000001、1.4142135623730956、1.4142135623730951、1.4142135623730951、1.4142135623730951、1.4142135623730945、1.4142135623730945、4.566099776030485E-16]

常用数学输出奇异值[4.000000000000001，1.4142135623730951，1.4142135623730951，1.414213562373095，1.414213562373095，1.4142135623730945，1.4142135623730945，0.0]

有没有办法使OjAlgo的奇异值的最后一个值，即4.566099776030485E-16设为0.0

分解SVD时OjAlgo和Commons-math的奇异值差异

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